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  • 从零自学Hadoop(17):Hive数据导入导出,集群数据迁移下

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    本文版权归mephisto和博客园共有,欢迎转载,但须保留此段声明,并给出原文链接,谢谢合作。

    文章是哥(mephisto)写的,SourceLink

         上一篇,我们介绍了Hive的数据多种方式导入,这样我们的Hive就有了数据来源了,但有时候我们可能需要纯粹的导出,或者集群Hive数据的迁移(不同集群,不同版本),我们就可以通过这两章的知识来实现。

       下面我们开始介绍hive的数据导出,以及集群Hive数据的迁移进行描述。

    将查询的结果写入文件系统

    一:说明

      将上篇中从其他表导入语法进行简单的修改,就可以将查询的结果写入到文件系统。

    二:语法:

    Standard syntax:
    INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1
      [ROW FORMAT row_format] [STORED AS file_format] (Note: Only available starting with Hive 0.11.0)
      SELECT ... FROM ...
     
    Hive extension (multiple inserts):
    FROM from_statement
    INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory1 select_statement1
    [INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY directory2 select_statement2] ...
     
     
    row_format
      : DELIMITED [FIELDS TERMINATED BY char [ESCAPED BY char]] [COLLECTION ITEMS TERMINATED BY char]
            [MAP KEYS TERMINATED BY char] [LINES TERMINATED BY char]
            [NULL DEFINED AS char] (Note: Only available starting with Hive 0.13)

    三:写入到本地

      如果使用LOCAL,则数据会写入到本地

    四:写入到集群

      如果不使用LOCAL,则数据会写到指定的HDFS中,如果没写全路径,则使用Hadoop的配置项fs.default.name (NameNode的URI)。

    五:实战

      修改tmp文件夹权限(这里只是测试,所以使用最大权限)

    chmod 777 tmp

      进入Hive

    sudo -u hdfs hive

      将上一篇中的score表数据导出到本地

    insert overwrite local directory  '/data/tmp/score' select * from score;

      我们可以看到/data/tmp/score/目录下有文件。

    cd /data/tmp/score
    ll

      这样我们就把hive的数据导出到本地了。

      下面我们使用不带local参数的命令,将hive表数据导到hdfs中

    insert overwrite  directory  '/data/tmp/score' select * from score;

      我们使用hdfs的ls命令查看

    hadoop fs -ls /data/tmp/score

      这里文件只有一个,和上面的不一样,但总的内容是一样的,上面同样的数据导出,有时候也只有一个文件。这里就不做考究了。

    集群数据迁移一

    一:介绍

      在官网里,我们可以看到EXPORT和IMPORT,该功能从Hive0.8开始加入进来。

    二:Export/Import

      导出命令根据元数据导出表或者分区,输出位置可以是另一个Hadoop集群或者HIVE实例。支持带有分区的表。导出元数据存储目标目录,数据文件存储在子目录

      导入导出的源和目标的元数据存储DBMS可以是不同的关系型数据库。

    三:Export语法

    EXPORT TABLE tablename [PARTITION (part_column="value"[, ...])]
      TO 'export_target_path'

    四:Import语法 

    IMPORT [[EXTERNAL] TABLE new_or_original_tablename [PARTITION (part_column="value"[, ...])]]
      FROM 'source_path'
      [LOCATION 'import_target_path']

    五:官方例子 

      简单导入导出

    export table department to 'hdfs_exports_location/department';
    import from 'hdfs_exports_location/department';

      改名导入导出

    export table department to 'hdfs_exports_location/department';
    import table imported_dept from 'hdfs_exports_location/department';

      分区导出

    export table employee partition (emp_country="in", emp_state="ka") to 'hdfs_exports_location/employee';
    import from 'hdfs_exports_location/employee';

      分区导入

    export table employee to 'hdfs_exports_location/employee';
    import table employee partition (emp_country="us", emp_state="tn") from 'hdfs_exports_location/employee';

      指定导入位置

    export table department to 'hdfs_exports_location/department';
    import table department from 'hdfs_exports_location/department' 
           location 'import_target_location/department';

      作为外部表导入

    export table department to 'hdfs_exports_location/department';
    import external table department from 'hdfs_exports_location/department';

      

    集群数据迁移二

    一:介绍

      虽然官方的Export/Import命令很强大,但在实际使用中,可能是版本的不同,会出现无法导入的情况,自己在这块也琢磨了下,总结出自己的一套带有分区的Hive表数据迁移方案,该方案在Cloudera和Hontorworks的集群中成功迁移过,Hive版本也不一致。

    二:导出数据

      由于Cloudera的发行版本CDH-5.3.3的Hive版本低于0.8所以用这个作为数据源。

      创建带分区表score

    create table score (
      id                int,
      studentid       int,
      score              double
    )
    partitioned by (openingtime string);

     

      根据上一篇中导入数据的方式导入7,8月数据

    load data local inpath '/data/tmp/score_7.txt' overwrite into table score PARTITION (openingtime=201507);

      参考我们上面的导出到本地还是放在/data/tmp/score下

    insert overwrite local directory  '/data/tmp/score' select * from score;

    三:迁移数据

      在另外一个集群新建/data/tmp目录

     mkdir  -p /data/tmp/score

      拷贝数据

     scp /data/tmp/score/* root@h188:/data/tmp/score/

       查看

    cd /data/tmp/score
    ll

    四:创建分区表和没有分区的临时表

      被导入的集群是Hortonworks的HDP-2.7.1发行版本。

      分区表就是我们最终的目标表,没有分区的临时表时过度用的。

      进入Hive

    sudo -u hdfs hive

      创建带分区的表

    create table score (
      id                int,
      studentid       int,
      score              double
    )
    partitioned by (openingtime string);

      创建不带分区的临时表

     create table score1(
         id int,
         studentid int,
         score double,
         openingtime string
    );

    五:将数据导入临时表

    load data local inpath '/data/tmp/score' into table score1;

      我们查下导进来的数据

    select * from score1;

    六:从临时表导入到分区表

    set  hive.exec.dynamic.partition=true;   
    set  hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;   
    set  hive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=10000; 
    #导入
    insert overwrite table score partition(openingtime) select * from score1;

    查询

    select * from score;

    我们在hdfs中查看下hive的文件

    hadoop fs -ls -R /apps/hive/warehouse/score

    可以明显的看到根据openingtime分区了。

    七:删除临时表

    drop table score1

     八:删除临时数据

    rm -rf /data/tmp/score

      

     这样我们的Hive集群数据迁移告一段落。

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      到此,本章节的内容讲述完毕。

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      【源】从零自学Hadoop系列索引

     

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